信息工程学部

凝心聚力，共谱新篇——计算机系教学例会

为确保新学期各项教学工作有序、高效开展，明确教学任务与建设目标，信息工程学部计算机科学与技术系于2025年9月8日在学部会议室召开了2025-2026学年秋季学期第一次全体教师教学例会。会议由系主任周凤丽主持，系全体教师参加了本次会议。 系主任周凤丽首先深入分析了当前高等教育发展的新形势与新要求，并结合我系实际，明确了新学期工作的总体思路与核心目标。新学期，我系将坚定不移地秉承“学生中心、产出导向、持续改进”的教育理念，着力提升学生的创新与实践能力，积极备战“挑战杯、蓝桥杯”等各类高水平学科竞赛。同时，将持续推进省级一流专业建设点工作，重点打造《Java程序设计》等数字课程，并加强师资队伍建设，全面提升教学质量与育人水平。 随后重点梳理了《算法分析与设计》、《计算机组成原理》、《操作系统》、《计算机网络》等核心专业课程的教学负责人，保障了专职教师和兼职教师之间教学任务的顺利衔接。会议强调，全体教师须严格按照学院教学规范，备齐教学大纲、教学计划、教案等“五必备”教学文件，确保每堂课都万无一失。 在教学质量环节，会议重申了课堂教学、作业批改、考核评价等各个环节的规范与要求。系里将进一步加强听课制度的执行力度，并通过课程组内部研讨、教学讨论等活动，持续推动教学改革与创新。与会教师就如何将前沿技术融入基础教学、如何优化项目驱动教学模式等议题展开了热烈讨论，气氛活跃，凝聚了共识。 针对实践教学与毕业设计工作，会议进行了提前规划和安排。要求任课教师收集和整理每一位学生的实验报告，按时填写机房的实验日志，同时对于不满足实验教学环境的机房进行调换，保障实践环节顺利进行。同时，对本学期毕业设计(论文)和毕业实习工作的启动时间、过程管理等事宜提出了明确要求，旨在进一步加强过程管理，提升毕业设计和毕业实习质量。 会议还特别关注了2025级新生的专业认同感培养工作。系里计划通过全面落实专业导师制这一举措，帮助新生深入了解专业内涵，激发学习兴趣，“系好大学的第一粒扣子”，为他们的成长成才奠定坚实基础。 最后，会议进入自由讨论环节。与会教师踊跃发言，就教学工作中遇到的困难、需要的支持以及资源共享等话题进行了深入交流与探讨。 此次教学例会的成功召开，为我系新学期的教学工作指明了方向，理清了思路，凝聚了人心，鼓舞了干劲。计算机系全体教师将以饱满的热情和务实的工作作风，投入到新学期的各项工作中，共同努力培养出更多卓越的计算机专业人才，为学院和学部的发展贡献新的力量。

秦宗锋老师最新科研成果在中文核心期刊《量子电子学报》发表

近日，学部秦宗锋老师最新研究成果论文《星载激光雷达脉冲单模式回波测距阈值优化研究》在中文核心期刊《量子电子学报》上正式发表，武汉城市学院信息工程学部为该论文的第一单位，秦宗锋老师为该论文的第一作者，学部高宇琦老师为第二作者共同参与研究。 线性体制星载激光雷达接收波形分布与激光足印范围内被测目标的几何轮廓和辐射特征息息相关。目标被测和粗糙度等参数会导致接收波形发生展宽，其形态将偏离发射激光脉冲分布。各种不同类型的噪声如背景噪声、器件噪声和散斑噪声等，会叠加在接收波形上。这些因素成为影响星载激光雷达测距精度的主要误差源，如何消除这些因素的影响是决定星载激光雷达测距性能的关键。线性体制星载激光雷达一般采用全波形处理分析法和波形阈值法两种方式来获取激光测距值。全波形处理分析法是利用硬件系统采集并下传的全波形数据，通过全波形分解处理算法提取接收波形的时间重心，来计算得到高精度激光测距值。这种方式常应用于对地观测的线性体制激光雷达系统，其测距误差的理论模型相对较成熟，但是依赖硬件系统的数据采集能力和通信容量。 为改善这一难题，秦宗锋团队通过优化星载激光雷达的波形阈值，无需记录星上全波形数据，而是通过设定阈值判定激光脉冲渡越时间，进而解算高精度测距值。 波形阈值法的测距精度通常低于全波处理分析法，但是这种方式不依赖于星上硬件的采集、存储和通信。对于波形阈值法的测距方式，其阈值设置的合理性决定了激光测距精度的指标。团队基于星载激光雷达型号与噪声模型，剖析波形阈值与激光脉冲渡越时间的关系，通过推导阈值时刻方差的数学表达形式，构建激光测距误差估算理论模型。在考虑噪声和脉冲展宽效应的情况下，提出了基于脉冲回波形态动态阈值设置方法，减小有阈值设置所导致的测距误差，从而为提升星载激光雷达测距性能奠定理论基础。团队通过模拟仿真BELA激光雷达测距误差与波形阈值之间分布规律，对提升波形阈值法的激光测距精度具有一定的支撑作用。                                                                                          图1激光测距误差随目标坡度和归一化波形阈值变化的分布

校企联动创新就业举措

据统计，今年应届高校毕业生就业面临不小挑战，但在武汉城市学院信息工程学部，一场招聘会却让学子们看到了希望的曙光。上海剑桥科技股份有限公司 2025 届校园招聘宣讲会现场，提供的优质岗位、完善的培养体系，为迷茫中的毕业生们点亮了职业灯塔。   靶向培养机制：量身定制成长之路​ “同学们，我们的‘青苗计划’，就是要帮助大家从职场小白成长为行业精英。”剑桥科技相关负责人的开场白，瞬间吸引了在场学子的目光。他详细介绍道，这项为期 18 个月的培养计划，包含了专业技术课程、职业素养训练等多个模块。​ 在现场互动环节，计算机科学与技术专业的李同学提出疑问：“作为应届毕业生，我们怎样才能快速适应企业的工作节奏?”研发中心负责人笑着回应：“别担心!公司会为每位新员工配备经验丰富的导师，这些导师都有 8 年以上光模块研发经验。而且，在实习期间，大家就能参与到 400G 数据中心模块的测试项目中，在实战中快速成长。”​​ 校企协同生态：实践与理论的完美交融​ 2024 年 10 月 31 日挂牌成立的 “智创实习基地”，是校企合作的重要成果。它不仅是一块闪亮的铜牌，更是一座连接校园与企业的桥梁。剑桥科技的技术专家定期走进校园，为学生们带来光通信领域的前沿讲座;学校的老师们也深入企业，参与 GPON 光模块的研发项目。​ 在就业服务方面，校企双方也下足了功夫。剑桥科技为在实习期的同学提供了具备竞争力的综合工资，这与学校推行的 “实习就业一体化” 政策相结合，解决了同学们实习期间的后顾之忧。同时，学部还举办多场顶岗实习企业宣讲会，邀请京东方、中创新航等知名企业参与，为同学们提供了丰富的就业选择。​ 长效发展引擎：着眼未来的职业规划​ 武汉城市学院信息工程学部一直注重学生的职业规划，从大学二年级就开始引导学生思考未来的职业方向。在这里，学生们不仅能提升专业技能，还能提前规划职业道路，从被动求职转变为主动规划。​ 武汉城市学院信息工程学部与剑桥科技的合作，不仅为学生们打开了通往理想职业的大门，更为校企合作培养人才探索出了新路径。相信在双方的共同努力下，会有更多学子在 ICT 领域绽放光彩，书写属于自己的精彩篇章。​

AI赋能测试课堂：构建人工智能时代高质量软件人才培养体系

随着人工智能技术逐步的广泛应用于社会各行各业，软件测试行业也正经历深刻变革。信息工程学部软件工程专业的《软件测试》这门专业课程的教学实践也不断与时俱进，把握时代需求，运用AI赋能测试课堂，着力于培养软件测试行业高质量人才。   在《软件测试》课程的教学上，信息工程学部软件工程系的吴双老师强调要将AI工具与人工测试相融合，提升测试工作效率，但更重要的是利用而非依赖AI工具，才能保证宏观测试思维的持续运用，结合主观能动性和批判性思维，避免固有的测试思维定式，不断创新。 在软件测试工作中，AI工具的合理运用必须以扎实的专业知识为基础。软件测试包含很多细节性的工作文档，用于指导整个测试过程，结合测试项目背景，可以运用丰富的AI工具快速生成测试相关文档，节省大量重复劳动的时间。吴老师特别强调，AI只是辅助工具，关键还是要掌握扎实的测试知识，学生需深入理解测试相关原理，才能向AI提出准确的问题，获得有用的反馈。因此，在教学过程中吴双老师提倡“专业知识主导，AI工具协同”的原则，引导学生先构建完整的测试知识体系，学会结合所学知识来分析实际测试工作需求，再通过AI工具扩展能力边界，最终实现人机协作的效能最大化。   “如果要对AI工具进行测试，应该怎么测?”吴双老师在课堂上提出这样的疑问，这个问题不仅引导学生深入思考AI测试的复杂性，更揭示了一个重要认知：即便是最先进的AI系统也可能存在缺陷。作为未来的测试工程师，同学们需要建立批判性思维，对AI输出的结果保持审慎态度，必须结合具体项目需求进行验证和优化。同时，这个提问也让学生们意识到：AI工具本身也需要经过严格测试才能投入实际应用。在测试AI系统时，测试人员必须具备比AI更全面的思考维度，既要覆盖常规功能验证，又要预判潜在风险场景。吴双老师说道：“只有保持这种前瞻性的测试思维，才能确保AI系统的可靠性和安全性，从而让AI技术真正成为推动社会进步的有力工具”，进一步强调了学生对专业知识深度思考和融会贯通的重要性。 软件工程系教授周冰老师就AI测试课程建设提出专业建议：“在数字化转型背景下，课程设计需要着重把握两个维度：一是将AI技术特征深度融入教学框架，基于认知规律重构学生的知识体系;二是注重知识传承的系统性，在技术迭代中保持测试工程方法论的一贯性，从而培养既懂新技术又具备扎实测试素养的复合型人才。”李雪燕副教授补充强调：“软件AI测试课程高度契合新时代人才培养需求。针对课程理论性较强的特点，建议采用“案例驱动+对比分析”教学法，解构真实项目的测试演进过程，对比传统人工测试与AI测试细节，生动演示AI测试技术的应用场景与实践价值，使学生在理解技术原理的同时掌握工程化应用能力，实现知行合一。”   吴双老师的教学实践表明，AI时代对测试人员的专业素养提出了更高要求，只有建立在扎实的软件工程理论基础和丰富的测试实践经验之上，才能真正发挥AI工具的辅助作用，确保测试人员在技术变革中始终掌握思维主导权，不断培养适应AI人工智能时代的软件测试行业的高质量人才，进而推动测试行业乃至整个社会实现高质量、可持续的发展进步。

尹可昕老师暑期社会实践项目入选团中央“井冈情·中国梦”专项

近日，武汉城市学院信息工程学部由尹可昕老师带队、学生负责人马啸天领衔的“星火芝麻团”团队申报的社会实践项目《剧本杀的青年亚文化传播机制研究——以井冈山红色文化为例》成功入选团中央暑期“井冈情·中国梦”社会实践专项。该项目聚焦青年亚文化与红色教育的融合，通过剧本杀这一新兴娱乐形式，探索井冈山革命文化的创新传播路径，为红色教育注入新活力。   该项目以井冈山红色文化为背景，创新性地将青年亚文化与革命传统教育相结合，旨在通过沉浸式剧本杀体验提升红色教育的互动性和趣味性，融合AR交互技术、区块链存证等数字手段，致力于破解传统红色教育中互动性不足、参与感薄弱等难题，为革命文化传播开辟了数字化新路径。项目从构思到入选，体现了学部师生的创新思维与实践能力。团队敏锐捕捉青年文化热点，结合井冈山革命历史教育资源优势，确定了“剧本杀+红色教育”的核心方向，快速组建了涵盖历史研究、技术开发、内容创作等领域的跨学科小组。在确定选题后，团队迅速行动起来，在准备阶段，成员们分工协作，线上线下同步开展资源调研，精心提取如黄洋界保卫战、朱毛会师等事件中可改编的冲突点。同时，为保证项目的可行性，将小组成员分为历史组、技术组和本地组，明确各小组任务与时间节点，在白板上仔细规划分工安排。 该项目紧扣时代，融合青年潮流与红色传承，方案务实高效，可操作性强、示范价值大，社会效益预期清晰，模式可复制。团队对落地难点(如老区网络条件、历史真实性保障、持续运营)的有效解决方案，是最终胜出的关键。   该项目的成功入选，是信息工程学部积极响应国家关于加强新时代爱国主义教育、推动中华优秀传统文化创造性转化和创新性发展号召的生动体现，也展现了学部师生运用信息技术赋能红色教育、服务青年成长的创新能力与实践担当。“星火芝麻团”不仅探索红色文化年轻化传播，更期望通过创新模式，为井冈山文旅融合与经济发展注入新动能，展现新时代青年的担当，这簇创新“星火”，正待燎原。